最近接了几个小朋友的MapReduce大作业,简单是简单,就是文档挺费时间的,挣到了工资以外的薪水,感觉还不错,其实算了下耗费的时间,比现在的工资算下来要少太多了,工作平均时薪88,写那个平均算下来就只能挣30-40一小时,还是不太划算的,就像我朋友说的,有这时间还不多看看资料充实下自己

以前一直觉得大家都差不多,每个人只要稍微努努力应该都一样,最近越来越觉得有些人的失败是不可避免的,明明是在贴吧私信我的,问我怎么学,有没有学习资料,可是我明明已经在某一楼写了学习资料放到指定帖子上面了呀,那你都不看完就问,或者都不看全就问, 那你以后学习也会是这样的不认真吗?还有些人想转行,但是下不定决心,拖着拖着可能就放弃了,说实话,跳出自己的舒适区确实挺难得,熟悉了某个领域让你再换一个领域去做确实很难,我也挺难做到,温水煮青蛙大家都知道,可谁又能不下定决心的情况下直接跳出来呢,大多数人只是这只青蛙的缩影而已,包括我在内

想了想从我前年也就是19年开始培训大数据的时候就陆陆续续开始有人加我v咨询大数据的情况了,但是好像没有一个最后从事这个行业的,以前我对大数据这个概念也是懵懵懂懂,现在理解越来越深刻也就明白了为什么很多资深的老鸟不爱理还没入行的小白,你很难让他们理解你眼中的世界,而且就算你耐心的讲了,没有那股子干劲他们依旧还是不会踏入到你的圈子,而有干劲的人就算你不说,他们自己也会努力踏入你的圈子,当然培训机构除外,因为人家主要就是拉小白培训的.所以我建议初学者或者准备学习的人,等一整套学完了,或者哪怕学到一半,然后再有不理解再来问,带着目的性的问比盲目的问要强太多了

这个贴吧好多广告贴,培训机构就算了,好歹还是和大数据相关的,其他什么乱七八糟的东西,吐了,贴吧现在还不准删帖,只能屏蔽

现在天真冷啊,每天只想锁在被窝里不想工作,更不想学习

我原来在制造业上班，刚裸辞学大数据，刚学一星期还在javase，过一个月再来汇报进度

一年又过去了,算下来现在实际工作经验已经有一年半了,感觉自己依然啥都不会,就会写sql

爬虫转大数据，自学中，不看视频，只看课件pdf，感觉是在推进度而不是真正学会，所以开始安心看视频过一遍scala，之后好好学spark。感觉培训机构的课程讲的各种工具都是安装+修改配置文件+启动服务+java逻辑代码，工作中还不知道是什么样子的，慢慢来吧。

2022年了,希望今年能变得更好,加油!

笑死我了,java吧个个都是人才,说话又好听,超喜欢在里面

https://tieba.baidu.com/p/7675704363?see_lz=1
java吧看到的帖子,我人族又要出大帝啊,流浪编程第一人,我觉得我是拉不下这个脸,要是换了好几家公司还是干不了我可能就不从事这个行业了

想了想当初自己进公司的时候,胆怯.看到不会的也不敢问,别人给我讲需求就和听天书一样,但还是要假装自己听懂了,有需求就立刻去做,丝毫不敢耽误,明明要两三天写完的我怕觉得我写得慢我说一天,然后就回家加班搞.
到现在的给需求要是我不会我直接就说我做不了,不会做,让他去找别人做,或者是给我时间学,但是我可能要花挺长时间完成,现在给我个需求明明一天就能写完,但是我说要三四天
这或许也是成长吧

楼主学习顺序是啥呢 就几个框架先学哪个 还有这东西不会算法和数据结构可以工作吗？

突然发现个以前从来都没想到的事情,就是今天偶然算了下自己假如跳槽要多少钱合适,按照自己现在的工作时间算,965,其实中午休息的时间有2小时,就按照1小时算,每天工作8小时,一个月就是22天*8等于176个小时,平均每小时工资的话大概是88块钱.
假如我换一个996的工作,也算中午休息1小时,那么就是工作11小时,一个月就是26*11等于286个小时,那么按照现在的工资算就算不涨薪也得是要88*286等于25k,
假如换一个995的工作,22*11等于242小时,242*88等于21k
我的天啊,以前一直没算过这个帐,这TM的到底是跳还是不跳啊,跳了我觉得我不可能一下子开口就要到25k的啊,肯定也是要不到的,要个18-20k撑死了,而且这还是按照同等时长没涨薪算的,跳槽不涨薪也没啥意义啊,有点烦啊

好像有很多大数据专业的学生都很迷茫,不知道大数据是干啥的,不知道自己学的这些东西和大数据有没有关联,大家都很笼统的把大数据归为某一个岗位,甚至觉得大数据就是数据分析.下面就是按照我自己个人现阶段了解的和大家讲一讲
我不知道大家对大数据有没有一个深刻的理解啊,反正我现在的理解是有,但是并没有那么深刻,在我现在的认知中,大数据岗位其实有细分的,就从技术岗位上来说应该分以下几种,离线数据开发,实时数据开发,数据平台开发,bi开发,大数据运维,算法工程师(也可以叫人工智能开发)大公司应该会有这些细分的岗位,因为现在数据开发基本都是数仓开发,所以也可以叫离线数仓工程师和实时数仓工程师.
给大家解释一下
首先,数据不是凭空产生的,不可能直接拿着一堆数据直接让你分析啊,也就是说数据一定要有一个加工过程,到能让别人看得懂的地步,那其实就是对数据的采集加工,也叫数据开发,其实干这个事的才是最多的,不管是离线的还是实时的都是对数据做一个加工的过程,让数据从杂乱无章变得有顺序,有逻辑,
比如说我现在开了一个游戏公司,现在有一堆注册的账号在数据库,还有各种用户的身份信息啊,账户信息啊,登陆信息啊,那我想统计一下公司的注册人数总数量,开了会员的数量,没开会员的人数据量,通过某某活动开了会员的数量,最近几天的活跃人数,等等等等,这些都是对数据的加工,我直接让你对这些原始数据(也就是一堆人家账号)能分析能分析出来什么吗,答案肯定是不能的.
那现在已经有了这些算好的指标了,能直接分析了吗?肯定也是不能的呀,因为这些数据都以我们开发人员能看的懂的形式放在了数据库或者别的地方,老板和业务人员可看不懂这些东西,这时候就需要bi工程师出马了,bi工程师用工具把这些指标汇成能看的懂的图形做页面展示,比如说把通过某某某活动开了会员的指标做成柱状图,老板一眼就能看到哪个活动玩家开的会员充的钱最多,那我下次就多搞这种类似的活动,这样不就产生效益了吗
那数据平台开发是干什么的呢,简单的理解bi工程师用来绘图的软件或者网站就是他们开发的,那人家肯定不只光干这个,更多的是开发各种有利于数据产生的软件平台工具,这个就需要编程能力比较强了
运维顾名思义,运行维护,搭建大数据平台啊,维护大数据平台正常运行啊,监控机器问题啊都属于运维,在我看来运维也运维闲的时候闲死,出问题的时候忙死,也不算是个好差事,毕竟没人愿意晚上睡觉睡的好好的突然被叫起来修电脑吧
最后总结一下,数据分析师在我眼里相当于什么呢,相当于bi,就是把这些数据弄成别人可以看得懂的,不管是用excel也好,工具也好,python也好,反正得让别人看得懂,也有人说数据分析师是要预测未来的数据,比如说通过某某活动开了会员,那我需要预测下次我开哪个活动大概会有多少人开会员,但是我觉得吧这个应该是属于算法工程师的范围了,搭建模型,然后用历史数据训练,预测未来可能的数据,总而言之,数据分析师肯定是不会给你一些大家都能看得懂的数据让你看,然后你来决策以后公司的方向,你又不是老板又不是高管,可能就让你干这么简单的活吗,这也不现实啊